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C语言就可以开发CUDA程序从而可以更加方便的利用GPU强大的计算能力而不是像以前那样先将计算任务包装成图形渲染任务再交由GPU处理。CUDA 不仅仅是一个 GPU 计算的框架它对下抽象了所有的英伟达出品的 GPU对上构建了一个通用的编程框架它实质上制定了一个 GPU 和上层软件之间的接口标准。一句话理解CUDA就是提供了软件与硬件之间通信的接口。在所有的半导体公司中制定出软件与硬件之间的标准而且现在还算成功的只有 3 个一个是 x86 指令集一个是 ARM 指令集还有一个就是 CUDA 了。 NVIDIA的不同系列的产品 GeForce系列GeForce 系列是 NVIDIA 面向个人电脑和游戏市场的产品线。这些 GPU专为游戏和多媒体应用程序而设计提供高性能的图形处理能力以实现更好的游戏体验和图形渲染效果。GeForce产品系列包括高端、中端和入门级别的图形卡适用于各种游戏需求。 Quadro系列Quadro 系列是专业工作站 GPU专为专业图形和计算应用程序而设计。这些产品通常用于视频编辑、计算机辅助设计CAD、科学计算、虚拟现实和仿真等领域提供更高的精度、可靠性和性能以满足专业用户的需求。 Tesla系列Tesla 系列是面向高性能计算和数据中心应用的GPU加速器。这些产品旨在加速科学计算、深度学习、人工智能等高性能计算工作负载提供高度并行的计算性能和大规模数据处理能力。Tesla GPU 通常用于大规模数据中心、研究机构和企业级计算集群。 NVIDIA A100系列NVIDIA A100 Tensor Core GPU 是 NVIDIA 最新的数据中心加速器专为深度学习和高性能计算而设计。它采用了最新的架构和 Tensor Core 技术提供卓越的 AI 性能和加速计算适用于云计算、超级计算机和机器学习领域。 NVIDIA Jetson系列Jetson 系列是嵌入式 AI 计算平台旨在为边缘设备提供深度学习和计算能力。这些产品适用于机器人、自动驾驶汽车、智能摄像头、工业自动化等应用使设备能够进行实时的AI推断和处理。 NVIDIA DGX系列DGX 系列是 NVIDIA 的深度学习工作站和数据中心解决方案集成了多个 NVIDIA GPU 和深度学习软件旨在为深度学习研究人员和数据科学家提供高性能的深度学习平台。 NVIDIA Drive系列Drive 系列是 NVIDIA 面向自动驾驶和智能交通解决方案的产品线。这些产品包括 Drive AGX 系统用于自动驾驶汽车和自动驾驶解决方案的开发。 NVIDIA不同产品型号列举 GeForce 系列面向个人电脑和游戏市场 GeForce RTX 3090 GeForce RTX 3080 GeForce RTX 3070 GeForce RTX 3060 Ti GeForce RTX 3060 GeForce GTX 1660 Ti GeForce GTX 1660 Super GeForce GTX 1650Quadro 系列专业工作站 GPU Quadro RTX 8000 Quadro RTX 6000 Quadro RTX 5000 Quadro P5000 Quadro P4000 Quadro K2200 Quadro K1200Tesla 系列数据中心加速器 Tesla V100 Tesla P100 Tesla K80 Tesla T4 Tesla A100NVIDIA A100 系列数据中心加速器 NVIDIA A100 80 GB NVIDIA A100 40 GBNVIDIA Jetson 系列嵌入式 AI 计算平台 NVIDIA Jetson Xavier NX NVIDIA Jetson Xavier AGX NVIDIA Jetson Nano NVIDIA Jetson TX2NVIDIA DGX 系列深度学习工作站和数据中心解决方案 NVIDIA DGX A100 NVIDIA DGX Station A100 NVIDIA DGX-1NVIDIA Drive 系列自动驾驶和智能交通解决方案 NVIDIA Drive AGX Xavier NVIDIA Drive AGX Pegasus NVIDIA Drive PX2 提供多GPU的产品系列型号列举 NVIDIA Tesla系列Tesla是专为数据中心和高性能计算而设计的GPU加速卡它们通常支持多GPU配置。例如NVIDIA Tesla V100、Tesla P100 和Tesla A100都可以在数据中心服务器上配置多张卡以提供更大的并行计算性能。NVIDIA Quadro系列Quadro是专业工作站GPU支持多GPU配置以加速专业图形和计算应用程序。多GPU配置通常用于CAD、虚拟现实和科学计算工作站。NVIDIA DGX系列DGX系列是深度学习工作站和数据中心解决方案通常包括多张GPU卡以提供大规模的深度学习计算性能。例如NVIDIA DGX A100可以配置多张A100 GPU卡。NVIDIA NVLink技术NVIDIA的NVLink技术允许多张GPU卡之间进行高速互联以实现更好的通信和协作。这种技术通常在支持NVLink的GPU卡上使用如NVIDIA Tesla V100和A100。 NVIDIA CUDA Toolkit NVIDIA CUDA 编译器nvcc这是 CUDA 编程的核心工具用于将 CUDA C/C 代码编译成GPU可执行文件。它支持将 CPU 代码与 GPU 代码集成在一起并生成针对不同GPU架构的可执行文件。CUDA 库CUDA Toolkit 包括一系列高性能的GPU加速库例如 cuBLAS基本线性代数子程序库、cuFFT快速傅立叶变换库、cuDNN深度神经网络库等。这些库可用于在GPU上执行常见的数学和深度学习操作。CUDA 运行时库CUDA 运行时库包括 GPU 加速的运行时函数用于管理 GPU 设备、内存分配和数据传输。它们使 GPU 程序的执行更加灵活和方便。CUDA 驱动程序CUDA Toolkit 需要与支持的 NVIDIA GPU 驱动程序配合使用。这些驱动程序允许操作系统与 GPU 通信并支持 CUDA 程序的执行。CUDA Visual Profiler这是一个性能分析工具可帮助开发者识别和优化CUDA应用程序中的性能瓶颈。它提供了可视化的性能数据和分析工具以帮助改进应用程序的性能。NVIDIA Nsight 系列工具CUDA Toolkit 包括一系列 Nsight 工具如 Nsight Eclipse Edition用于集成开发环境、Nsight Visual Studio Edition用于 Visual Studio、Nsight Compute用于性能分析等。这些工具用于帮助开发者更轻松地编写、调试和分析 CUDA 程序。 CUDA 样例代码和文档CUDA Toolkit 包含大量示例代码和详细的文档以帮助开发者入门并学习如何使用 CUDA 进行编程。NVIDIA GPU 加速库除了 CUDA 库之外NVIDIA 也提供了其他 GPU 加速库如 NVIDIA Math Kernel LibrarycuBLAS 和 cuFFT 的加速版本、NVIDIA Performance PrimitivesNPP等。 NVIDIA CUDA DriverGPU 驱动程序这是 CUDA Driver 的核心部分它包括适用于特定 NVIDIA GPU 的驱动程序。GPU 驱动程序负责与 GPU 通信管理 GPU 的资源和执行 CUDA 程序。它允许操作系统和应用程序与 GPU 进行通信和控制。CUDA 驱动程序这是 CUDA Toolkit 的一部分但也包含在 CUDA Driver 中。CUDA 驱动程序包括 CUDA 运行时库和 CUDA 编译器。它允许开发者在计算机上编写和运行 CUDA 程序以利用 GPU 进行并行计算。NVIDIA 控制面板NVIDIA 控制面板是一个图形用户界面GUI工具用于配置和调整与 NVIDIA GPU 相关的设置如显示设置、性能选项和电源管理。NVIDIA System Management Interfacenvidia-smi这是一个命令行工具用于监视和管理系统中的 NVIDIA GPU。nvidia-smi 允许用户查看 GPU 的状态、温度、内存使用情况以及其他性能信息并执行一些基本的管理操作。NVIDIA 显卡驱动程序文档NVIDIA 提供了有关其 GPU 驱动程序的详细文档以帮助开发者和管理员了解驱动程序的功能、配置选项和使用方法。 NVIDIA CUDA 驱动程序文档NVIDIA 也提供了有关 CUDA 驱动程序的文档其中包括有关 CUDA 运行时库、CUDA 编译器和其他与 CUDA 相关的内容的信息。 CUDA Toolkit与CUDA Driver的区别 CUDA Driver 和 CUDA Toolkit 是两个不同但密切相关的 NVIDIA 软件包用于支持 GPU 编程和 GPU 加速计算它们有以下主要区别CUDA Driver 功能CUDA Driver 是 NVIDIA GPU 驱动程序的一部分负责管理和控制 GPU 硬件。它是操作系统与 GPU 之间的接口允许操作系统与 GPU 通信、分配 GPU 资源以及执行 GPU 上的计算任务。CUDA Driver 使 GPU 可以正常工作但它不提供 CUDA 编程接口或编程工具。CUDA Toolkit 功能CUDA Toolkit 是用于 GPU 编程的软件包提供了 CUDA 编程接口、编译器、运行时库、性能分析工具和示例代码等一系列工具和库。CUDA Toolkit 允许开发者编写并行计算代码并将其在 NVIDIA GPU 上执行。它还包括与 GPU 相关的库如 cuBLAS、cuFFT 和 cuDNN用于加速数学和深度学习任务。 总的来说CUDA Driver 是用于管理和控制 GPU 硬件的底层软件而 CUDA Toolkit 是用于在 GPU 上进行编程的开发工具集。开发者需要同时安装 CUDA Driver 和 CUDA Toolkit 才能充分利用 NVIDIA GPU 进行高性能并行计算。 绘制图形知识科普 现在的显示器分辨率是 1080p就是说这个显示器上的所有的图形都是由水平方向 1920 行垂直方向 1080 列的光点矩阵组成算一下 1920x1080也就是 207 万个光点组成。这些光点会被记录成一个二维数组就是一张图。每一个光点专业上称为像素是由红绿蓝三种基本颜色调和而成。而这三个颜色都是以 0-255 之间的一个数字表示。也就是一个像素就是 3 个数字例如一个红色的像素就是25500。那么要生成一张红色的图在 1080p 的分辨率下就需要提供 207 万个25500红色像素的数组。 而且这只是一张静态的图像如果是视频每秒有 60 帧图像那一秒就需要处理上亿个像素了。其实在 GPU 处理图像特别是 3D 图像的时候倒不是一个像素一个像素处理的而是把 3D 图形转换成可以在 2D 屏幕上展现出来的由顶点构成的无数个三角形。然后根据每个三角形的三个顶点把这个三角形所覆盖区域换算成像素然后再做颜色效果基本上就得到了屏幕上的最终效果。下面是用 GPU 处理一个 3D 桌子图像的绘制示意图你大概可以理解这个处理过程。 可以看到绘图任务需要并行处理海量数据这对擅长做串行数据处理的 CPU 来说既不合适又负担很重。于是在 1980-1990 年代图形加速卡这种外设开始出现。当然除了硬件方面在绘制图形方面也有专门的软件工具例如OpenGLOpenGLOpen Graphics Library是一种跨平台的图形编程接口用于渲染2D和3D图形。它是一个开放标准由一组函数和命令组成允许开发者利用计算机的图形硬件来创建图形应用程序。
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